6.3.1 使用 pickle 模块读写二进制文件

　　Python 标准库 pickle 提供的 dump() 方法 用于将数据进行序列化并写入文件（dump() 方法的protocol 参数为True 时可以实现压缩的效果），而load() 用于读取二进制文件内容并进行反序列化，还原为原来的信息。

　　1 使用 pickle模块写入二进制文件。

 #导入模块
 import pickle

 #准备要序列化的数据
 n = 7
 i = 13000000
 a = 99.056
 s = '中国人民 123abc'
 lst = [[1,2,3],[4,5,6],[7.8,9]]
 tu = (-5,10,8)
 coll = {4,5,6}
 dic = {'a':'apple','b':'banana','g':'grape','o':'orange'}
 aa = 'c'

 #以写模式打开二进制文件
 f = open('sample_pickle.dat','wb')
 try:
     pickle.dump(n,f)    #对象个数
     pickle.dump(i,f)    #写入整数
     pickle.dump(a,f)    #写入实数
     pickle.dump(s,f)    #写入实数
     pickle.dump(lst,f)  #写入列表
     pickle.dump(tu,f)   #写入元组
     pickle.dump(coll,f) #写入集合
     pickle.dump(dic,f)  #写入字典
 except:
     print('写文件异常')
 finally:
     f.close()

 #看一下文件内容，已经写入成功。

　　2 使用 pickle 模块读取上例写入二进制文件的内容

 #导入模块
 import pickle

 #打开二进制文件
 f = open('sample_pickle.dat','rb')
 n = pickle.load(f)
 print(n)                 #读取文件中数据个个数  7

 for i in range(n):      #文件中有多少个对象就循环多个少次
     x = pickle.load(f)   #依次读取文件中对象
     print(x)
 f.close()

 '''
 7
 13000000
 99.056
 中国人民 123abc
 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7.8, 9]]
 (-5, 10, 8)
 {4, 5, 6}
 {'a': 'apple', 'b': 'banana', 'g': 'grape', 'o': 'orange'}
 '''

　　

　　小提示：pickle 模块还提供了一个 dumps() 方法，可以返回对象序列化之后的字节形式，例如：

 >>> import pickle
 >>> pickle.dumps([1,2,3])
 b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03e.'
 >>>
 >>> pickle.dumps([1,2,3,4])
 b'\x80\x03]q\x00(K\x01K\x02K\x03K\x04e.'
 >>>
 >>> pickle.dumps({1,2,3,4})
 b'\x80\x03cbuiltins\nset\nq\x00]q\x01(K\x01K\x02K\x03K\x04e\x85q\x02Rq\x03.'
 >>>
 b'\x80\x03K\x01K\x02K\x03\x87q\x00.'
 >>>
 >>> pickle.dumps(123)
 b'\x80\x03K{.'
 >>> 

　　拓展阅读：下面的代码可以用来把文本文件转换为二进制文件，其中，infomation.txt是包含若干文本信息的源文件，infomation_pickle.dat是转换后的二进制文件。

 #导入模块
 import pickle

 with open('infomation.txt','r',encoding='utf-8') as src,open('infomation_pickle.dat','wb') as dest:
     lines = src.readlines()  #把源文件中的所有内容都读取到 lines 列表中
     pickle.dump(len(lines),dest)  #先写入对象个数
     for line in lines:
         pickle.dump(line,dest)

 #上面就是已经把数据写入到二进制文件中了，下面从二进制文件中反序列化对象
 with open('infomation_pickle.dat','rb') as f:
     n = pickle.load(f)
     for i in range(n):
         print(pickle.load(f))